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摘要：人工智能是一门社会科学和自然科学的新兴学科，应用范围非常广泛。电气工程自动化中人工智能的应用，通过模拟人类的大脑，处理、分析和收集各种信息数据，有效地提高了电气工程系统的运行效率，推动降低了电气设备故障率。本文分析了人工智能，阐述了人工智能在电气工程自动化中的应用。
关键词：电气工程；自动化；人工智能；应用
随着现代化科学技术的快速发展，人工智能技术被广泛的应用在多个领域，经过长期的发展，其包括语言处理系统、专家系统、人工神经网络、语言识别、图像识别、智能控制等多项研究内容。通过分析电气工程自动化中人工智能的应用，进一步进行优化和改善人工智能技术，不断提高电气工程自动化水平，为人们提供更多的便利。
一、人工智能概述
人工智能是一门基于计算机系统，来模拟和研究人的智能行为和思维活动的学科，被广泛的应用在遗传变成机器人、图像和语言理解、机器人技术、专家系统、智能控制等方面[1]。人工智能的研究目标是使机器代替人类完成一些困难、复杂的工作。人工智能通过研究机械在行为、行为和感知三方面的能力，充分发挥人工智能自动化的优势，使机器可以按照人类的意愿完成特殊的工作。和传统科学技术相比，人工智能技术最大优势是利用计算机系统中的多种算法来模拟人类大脑思考的方式。在模拟人类大脑思考的基础上，人工智能技术可以更加有效地处理、分析和采集相应问题数据。由于人工智能控制器可以随意设计电气自动化控制设备的响应时间和应用语言，能够更好地适应信息和数据的变化，同时便于修改、扩展和调节，并且具有较强的抗干扰能力，因此被广泛的应用在电气工程自动化领域，可以极大地提高人们的工作效率，帮助企业减少人力成本和人力劳动，推动企业的产业结构升级。
二、人工智能在电气工程自动化中的应用
1、优化电气产品设计
电气设备设计是一项专业性较强的复杂过程，不仅设计电气工程自動化领域很多专业知识，还对设计人员的电气设备设计经验有着很高的要求，将系统的专业知识、丰富的经验和科学合理的设计有效地结合起来，才能确保电气产品的质量。人工智能在电气工程自动化中的应用，使电气产品设计不需要再进行人脑的模拟和繁琐计算，极大地提高电气产品设计效率和设计质量，利用人工智能技术设计出来电气产品更加具有科学性和实用性。在电气产品设计过程中，可以应用专家系统进行电气产品的开放性设计，应用遗传算法进一步优化和完善电气产品设计，同时设计人员要熟练掌握多款智能软件，根据电气工程自动化系统的实际需求，采用合适的算法，不断提高电器产品的设计质量。
2、故障诊断
人工智能技术的神经网络算法、专家系统和模糊理论在电气自动化控制系统的故障诊断中发挥着重要的作用，特别是电气自动化控制系统中电动机、发电机和变压器的故障诊断。电气自动化控制系统中传统的变压器故障诊断方法是将气体的变压器油分解出来，分析检测变压器油气体，诊断变压器故障，这种故障诊断方法对于复杂性、非线性和不确定性的电气自动化设备故障诊断效果较差。人工智能技术在电气自动化控制系统故障诊断中的运用，通过专家系统、神经网络和模糊理论的人工智能故障诊断方法[2]，可以有效地提高故障诊断的准确率。例如，当电气自动化控制系统中的发动机和电动机发生故障时，可以利用人工智能技术的模糊理论和神经网络共同进行诊断，能够准确地诊断出故障源，为电气自动化控制系统的故障诊断提供很大的便利。
3、在电气控制系统中的应用
电气工程自动化控制系统在企业分配、交换、流通和生产等环节发挥着不可替代的作用，人工智能在电气工程自动化控制系统的应用可以有效提高企业运行的自动化水平，减少财力投入和人力资源，降低企业运行成本，提高企业运行质量和效果，为企业创造更多的经济效益。人工智能在电气自动化控制系统的运用，主要体现在神经网络、专家系统和模糊控制在电气自动化控制设备上的应用。在实际应用过程中，模糊控制理论在电气自动化控制设备上应用的最为广泛。模糊控制理论在电气自动化的传动控制可以分为两种：交流传动控制和直流传动控制。模糊控制理论在交流传动控制的应用主要体现在最新的多种高动态的数字传动系统，利用模糊控制器代替了传统的PID控制器和PI控制器。模糊控制理论在直流传动控制的应用。
4、在电气工程自动化系统中的运用
人工智能在电气工程自动化系统中的运用主要体现在四个方面：启发式搜索、模糊理论、神经网络和专家系统[3]。专家系统主要由人机接口、知识获取、咨询解释、推理机、数据库和知识库组成，是一个融合了专业知识、经验和大量规则的程序系统，专家系统可以根据某个领域专家的知识和经验，模拟专家的分析推理和决策过程，处理各种需要专家解决的问题。人工智能技术的专家系统，需要根据电气自动化系统的实际需求，及时更新专家系统搞得规则库和数据库，保障专家系统更好地完成制定工作。人工智能技术的训练算法和神经网络被广泛的应用在电气自动化系统中，神经网络在电气自动化系统中的应用，具有灵活的存储方式和分布式的学习方式，可以处理大规模的数学信息，在复杂状态下的识别能力和分类能力也非常强大。在电气自动化系统中预测短期的负荷量，人工智能神经网络可以大量的数据样本中，对负荷模型进行合理分类，选择不同的输入数据，构建负荷变化的预测模式，并且通过神经网络和元件关联的结合，准确分析复杂的电气自动化系统的故障类型，通过面向元件的数据模型，对不同类型的元器件进行定位操作和故障报警，有效识别电气自动化设备的故障。
结束语：
近年来，我国社会经济的快速发展，人们对电气工程自动化提出了更高的要求。人工智能作为一门新兴的智能科学，被广泛地应用在电气工程自动化领域，人工智能具有很多不可比拟的优势，在未来的发展过程中将会在电气工程自动化领域发挥更加重要的作用。
参考文献：
[1]吴尉伟. 人工智能在电气工程自动化中的应用[J]. 企业技术开发，2013，Z1：98+103.
[2]高翔. 电气工程自动化中智能技术的应用体现[J]. 中国包装工业，2013，22：38-39.
[3]朱金芳. 人工智能在电气工程自动化中的运用[J]. 化学工程与装备，2013，05：175-177+183.
关键词：电气工程；自动化；人工智能；应用
随着现代化科学技术的快速发展，人工智能技术被广泛的应用在多个领域，经过长期的发展，其包括语言处理系统、专家系统、人工神经网络、语言识别、图像识别、智能控制等多项研究内容。通过分析电气工程自动化中人工智能的应用，进一步进行优化和改善人工智能技术，不断提高电气工程自动化水平，为人们提供更多的便利。
一、人工智能概述
人工智能是一门基于计算机系统，来模拟和研究人的智能行为和思维活动的学科，被广泛的应用在遗传变成机器人、图像和语言理解、机器人技术、专家系统、智能控制等方面[1]。人工智能的研究目标是使机器代替人类完成一些困难、复杂的工作。人工智能通过研究机械在行为、行为和感知三方面的能力，充分发挥人工智能自动化的优势，使机器可以按照人类的意愿完成特殊的工作。和传统科学技术相比，人工智能技术最大优势是利用计算机系统中的多种算法来模拟人类大脑思考的方式。在模拟人类大脑思考的基础上，人工智能技术可以更加有效地处理、分析和采集相应问题数据。由于人工智能控制器可以随意设计电气自动化控制设备的响应时间和应用语言，能够更好地适应信息和数据的变化，同时便于修改、扩展和调节，并且具有较强的抗干扰能力，因此被广泛的应用在电气工程自动化领域，可以极大地提高人们的工作效率，帮助企业减少人力成本和人力劳动，推动企业的产业结构升级。
二、人工智能在电气工程自动化中的应用
1、优化电气产品设计
电气设备设计是一项专业性较强的复杂过程，不仅设计电气工程自動化领域很多专业知识，还对设计人员的电气设备设计经验有着很高的要求，将系统的专业知识、丰富的经验和科学合理的设计有效地结合起来，才能确保电气产品的质量。人工智能在电气工程自动化中的应用，使电气产品设计不需要再进行人脑的模拟和繁琐计算，极大地提高电气产品设计效率和设计质量，利用人工智能技术设计出来电气产品更加具有科学性和实用性。在电气产品设计过程中，可以应用专家系统进行电气产品的开放性设计，应用遗传算法进一步优化和完善电气产品设计，同时设计人员要熟练掌握多款智能软件，根据电气工程自动化系统的实际需求，采用合适的算法，不断提高电器产品的设计质量。
2、故障诊断
人工智能技术的神经网络算法、专家系统和模糊理论在电气自动化控制系统的故障诊断中发挥着重要的作用，特别是电气自动化控制系统中电动机、发电机和变压器的故障诊断。电气自动化控制系统中传统的变压器故障诊断方法是将气体的变压器油分解出来，分析检测变压器油气体，诊断变压器故障，这种故障诊断方法对于复杂性、非线性和不确定性的电气自动化设备故障诊断效果较差。人工智能技术在电气自动化控制系统故障诊断中的运用，通过专家系统、神经网络和模糊理论的人工智能故障诊断方法[2]，可以有效地提高故障诊断的准确率。例如，当电气自动化控制系统中的发动机和电动机发生故障时，可以利用人工智能技术的模糊理论和神经网络共同进行诊断，能够准确地诊断出故障源，为电气自动化控制系统的故障诊断提供很大的便利。
3、在电气控制系统中的应用
电气工程自动化控制系统在企业分配、交换、流通和生产等环节发挥着不可替代的作用，人工智能在电气工程自动化控制系统的应用可以有效提高企业运行的自动化水平，减少财力投入和人力资源，降低企业运行成本，提高企业运行质量和效果，为企业创造更多的经济效益。人工智能在电气自动化控制系统的运用，主要体现在神经网络、专家系统和模糊控制在电气自动化控制设备上的应用。在实际应用过程中，模糊控制理论在电气自动化控制设备上应用的最为广泛。模糊控制理论在电气自动化的传动控制可以分为两种：交流传动控制和直流传动控制。模糊控制理论在交流传动控制的应用主要体现在最新的多种高动态的数字传动系统，利用模糊控制器代替了传统的PID控制器和PI控制器。模糊控制理论在直流传动控制的应用。
4、在电气工程自动化系统中的运用
人工智能在电气工程自动化系统中的运用主要体现在四个方面：启发式搜索、模糊理论、神经网络和专家系统[3]。专家系统主要由人机接口、知识获取、咨询解释、推理机、数据库和知识库组成，是一个融合了专业知识、经验和大量规则的程序系统，专家系统可以根据某个领域专家的知识和经验，模拟专家的分析推理和决策过程，处理各种需要专家解决的问题。人工智能技术的专家系统，需要根据电气自动化系统的实际需求，及时更新专家系统搞得规则库和数据库，保障专家系统更好地完成制定工作。人工智能技术的训练算法和神经网络被广泛的应用在电气自动化系统中，神经网络在电气自动化系统中的应用，具有灵活的存储方式和分布式的学习方式，可以处理大规模的数学信息，在复杂状态下的识别能力和分类能力也非常强大。在电气自动化系统中预测短期的负荷量，人工智能神经网络可以大量的数据样本中，对负荷模型进行合理分类，选择不同的输入数据，构建负荷变化的预测模式，并且通过神经网络和元件关联的结合，准确分析复杂的电气自动化系统的故障类型，通过面向元件的数据模型，对不同类型的元器件进行定位操作和故障报警，有效识别电气自动化设备的故障。
结束语：
近年来，我国社会经济的快速发展，人们对电气工程自动化提出了更高的要求。人工智能作为一门新兴的智能科学，被广泛地应用在电气工程自动化领域，人工智能具有很多不可比拟的优势，在未来的发展过程中将会在电气工程自动化领域发挥更加重要的作用。
参考文献：
[1]吴尉伟. 人工智能在电气工程自动化中的应用[J]. 企业技术开发，2013，Z1：98+103.
[2]高翔. 电气工程自动化中智能技术的应用体现[J]. 中国包装工业，2013，22：38-39.
[3]朱金芳. 人工智能在电气工程自动化中的运用[J]. 化学工程与装备，2013，05：175-177+183.